我们提出了 CORD-SLS，这是一种用于安全可变形物体操作的实时控制方法，重点关注绳索和布料。其核心是一个 GPU 并行可微分仿真器，具备接触平滑功能，使得通过间歇接触进行高效的基于梯度的规划成为可能。为了在模型和传感器不确定性下鲁棒地满足约束，我们开发了一种实时的 GPU 并行输出反馈强健模型预测控制 (MPC) 算法，该算法利用该仿真器进行规划。我们进一步展示了该仿真器加速了基于模型的强化学习，用于训练神经操作策略。为了提高实际应用的鲁棒性，我们使用保形预测来校准视觉反馈和感知误差界限，为 MPC 产生可达管道，确保高概率的安全控制。我们在高维、接触丰富的绳索和布料操作任务中评估了 CORD-SLS，包括避障、路径规划、折叠和抚平。在各个设置中，CORD-SLS 实现了毫秒级的规划速度，在安全性、速度和任务成功率上超越了基准。
博主点评： CORD-SLS 的创新性在于其整合了 GPU 加速的可微仿真与强健的 MPC 控制策略。这种方法不仅提高了操作的安全性和效率，还为复杂的可变形物体操作提供了新的思路，尤其是在不确定性环境中的应用潜力值得关注。其在现实世界中的表现也展示了理论与实践的良好结合。